【摘 要】
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为解决目前产品特征提取方法在种子特征词集构建上存在需要大量人工标注、代表性不足等问题,提出一种基于词频和情景语义的产品特征提取方法。通过少量高频名词和关联规则构
【机 构】
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福州大学经济与管理学院,北京师范大学政府管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71701019)
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为解决目前产品特征提取方法在种子特征词集构建上存在需要大量人工标注、代表性不足等问题,提出一种基于词频和情景语义的产品特征提取方法。通过少量高频名词和关联规则构建种子特征词集,采用神经网络语言模型进行词向量训练,再通过计算向量间余弦相似度对种子特征词集进行扩充,最后经人工分类后得到完整的产品特征词典。实验结果显示,该方法采用种子特征词集相似度排名前九的单词(top9)来进行产品特征扩充时效果最好,F1值达到了76.44%。此外,与K-means+Word2vec、LDA等方法在top5,top10,top
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